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验证集Validation Set是机器学习中非常重要的一个概念。它的主要作用如下 1. 模型调参
在训练模型时很多算法有“超参数”需要手动设置比如决策树的最大深度、KNN的K值、LightGBM的学习率等。我们不能直接用测试集来调这些参数否则会导致“作弊”——模型对测试集有了“提前了解”评估结果就不真实。 验证集就是用来在训练过程中测试不同参数效果帮助你选择最优参数的。 2. 防止过拟合
如果只用训练集来训练和评估模型模型可能会记住训练集的所有细节导致在新数据上表现很差过拟合。 验证集可以帮助你发现模型是否过拟合
如果模型在训练集上表现很好但在验证集上表现很差说明模型过拟合了。 3. 模型选择
有时你会尝试多种不同的模型比如决策树、随机森林、LightGBM等需要选出表现最好的那个。 验证集的评估结果可以帮助你公平地比较不同模型的优劣选择最合适的模型。 4. 训练集、验证集、测试集的区别
训练集Train Set用来训练模型模型“学习”用的数据。验证集Validation Set用来调参和选择模型模型“考试”用的数据但不是最终成绩。测试集Test Set只在最后评估模型的泛化能力模拟模型在真实新数据上的表现。
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